文章目录1、二分查找2、Java实现一个链表结构3、冒泡排序4、选择排序5、快速排序 1、二分查找  思想:二分查找又叫做折半查找,它的基本思想是将n个元素分成大致相等的两份,取a[n/2]与x做比较,如果x=a[n/2],则找到x,算法终止;如果x<a[n/2],则要在数组a的左半部分按照上述规则继续搜索x;如果x>a[n/2],则只要在数组a的右半部分搜索x。   如题:使用二分
矢量量化VQ Vector Quantization是70年代后期发展起来的一种数据压缩技术是一种高效的有损数据压缩技术它具有压缩比大、解码简单和失真较小等优点。其基本思想是将若干个标量数据组构成一个矢量,然后在矢量空间给以整体量化,从而压缩了数据而不损失多少信息。矢量量化是香浓信息论在信源编码理论方面的发展,它的理论基础是香浓的率失真理论,率失真理论是一个存在性定理,并非是一个构造性定理,
一、LBFGS算法原理与数学模型 LBFGS(Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)是一种改进的拟牛顿法,通过存储最近m步的梯度差和变量差来近似Hessian矩阵逆,显著降低内存需求。其核心步骤包括: 搜索方向计算:利用双循环递归算法生成下降 ...
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# R语言实现LBFGS的用法指南 LBFGS(Limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno)是优化算法中一种常用的拟牛顿方法,适用于求解大规模无约束优化问题。本文旨在指导刚入行的小白如何在R语言中实现LBFGS算法。 ## 实现流程 首先,我们可以通过以下几个步骤来实现LBFGS: | 步骤 | 描述
二、梯度下降算法课程链接:Pytorch 深度学习实践——梯度下降算法 1、梯度下降算法的合理性①梯度下降算法实际上是一种贪心算法,因此可以找到局部最优点,但是无法保证找到全局最优点。又由于深度学习中的loss函数通常不存在很多的局部最优点,并且还可以通过改变学习率来进行多次实验,因此可以采用梯度下降算法来解决大部分深度学习的问题。②如果遇到鞍点:gradient=0,那么迭代无法继续,这是梯度下
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L-BFGS算法比较适合在大规模的数值计算中,具备牛顿法收敛速度快的特点,但不需要牛顿法那样存储Hesse矩阵,因此节省了大量的空间以及计算资源。本文主要通过对于无约束最优化问题的一些常用算法总结,一步步的理解L-BFGS算法,本文按照最速下降法 - 牛顿法 - 共轭梯度法 - 拟牛顿法 - DFP矫正 - BFGS 矫正 - LBFGS算法这样一个顺序进行概述。(读了一些文章之后,深感数学功底不
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一、常见梯度下降算法全梯度下降算法(Full gradient descent,FGD)随机梯度下降算法(Stochastic gradient descent,SGD)随机平均梯度下降算法(Stochastic average gradient descent,SAGD)小批量梯度下降算法(Mini-batch gradient descent,MGD)异:差别在于样本的使用方式不同同:都是为了
Quasi-Newton Method Quasi-Newton Method每一步计算过程中仅涉及到函数值和函数梯度值计算,这样有效
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0. 前言大家好,我是多选参数的程序员,一个正再 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。数据结构和算法是我准备新开的坑,主要是因为自己再这块确实很弱,需要大补(残废了一般)。这个坑以排序为开端,介绍了 7 种最经典、最常用的排序算法,分别是:冒泡排序、插入排序、选择排序、归并排序、快速排序、同排序、计数排序、基数排序。对应的时间复杂度如下所示:排序算法时间复杂度是否基于比
    LSTM,全称为长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks),是一种特殊的RNN,能够学习到长期依赖关系。LSTM由Hochreiter & Schmidhuber (1997)提出,许多研究者进行了一系列的工作对其改进并使之发扬光大。    LSTM在解决许多问题上效果非常好,现在被广泛使用。它们主要用于
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通过查找matlab的帮助程序,对离散数据格网化采用的方法有如下5种: griddata(..., METHOD) where METHOD is one of 'nearest' - Nearest neighbor interpolation 'linear' - Linear interpolation (default)
A星算法 A*搜寻算法,俗称A星算法。这是一种在图形平面上,有多个节点的路径,求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的NPC的移动计算,或线上游戏的BOT的移动计算上。 该算法像Dijkstra算法一样,可以找到一条最短路径;也像BFS一样,进行启发式的搜索。   Dijkstra的Java实现可以参照《Java实现Dijkstra算法》。&
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A*寻路算法原理和Java实现1、概论1.1 基本介绍A*算法是一种启发式算法。启发式算法指的就是在每一步的决策都不是随机选择的,都是根据某种提示来选择最优决策。1.2 评价函数f(n)、代价函数g(n)、启发式函数h(n)首先给一张图:假设,我们找到从A节点走到B节点的最短路径,根据上图,显然有多条路径可以实现从A节点到达B节点。通常,这种查找的思想一般有两种: 第一种:贪心思想:每一次都只根据
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描述:将第一个记录关键字和第二个记录关键字进行比较,若为逆序(即a[1]>a[2]),则将两个记录交换之,然后比较第二个和第三个关键字。依此类推,直至第N-1个记录和第N个关键字进行比较为止。时间复杂度:O(n^2)JAVA代码:1 for(int i=a.length;i>=1;i--){ 2 3 for(int j=0;j<i-1;j++){ 4
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1、冒泡排序冒泡排序是一种交换排序,它的基本思想是:两两比较相邻记录的关键字,如果反序则交换,直到没有反序的记录为止。Java代码:import java.util.Random; public class BubbleSort { /** * 改进的冒泡排序算法 * 通过标志位flag避免无谓的比较 */ public static void bubbleSort( in
JAVA算法系列汇总公共代码冒泡排序原理代码快速排序原理代码选择排序原理代码插入排序原理代码二分法查找原理代码 公共代码打印数组// 打印数组公用函数 public void printArr(int[] arr) { System.out.print("["); for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
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Astar_Search() {   Open = [起始节点];   Closed = [];   while (Open表非空)   {    从Open中取得一个节点X,并从OPEN表中删除。    if (X是目标节点)    {     求得路径
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排序算法待排序的元素需要实现 JAVA 的 Comparable 接口,该接口有 compareTo() 方法,可以用它来判断两个元素的大小关系。使用辅助函数 less() 和 swap() 来进行比较和交换的操作,使得代码的可读性和可移植性更好。敲黑板:排序算法的成本模型是比较和交换的次数,也是衡量排序算法的好坏的方式。选择排序(Selection Sort)从数组中选择最小元素,将它与数组的第
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0X00  定义  首先要明确一下什么是A*算法和八数码问题?  A*(A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法也是一种启发性的算法,也是解决许多搜索问题的有效算法算法中的距离估算值与实际值越接近,最终搜索速度越快。启发中的估价是用估价函数表示的,如: f(n) = g(n) + h(n)其中f(n) 是节点n的估价函数,g(n)实在状态空间中从初始节点到n节
转载 2023-06-11 17:50:29
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